
#
تفيد TechCrunch بأن OpenEvidence جمعت 200 مليون دولار عند تقييم بقيمة 6 مليارات دولار. يُقال إن الجولة كانت بقيادة GV، مع مشاركة Sequoia Capital وKleiner Perkins وBlackstone وThrive وCoatue وBond وCraft. يستهدف المنتج الأطباء والممارسين المُتحقق منهم وهو مجاني لمهنيي الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، بحسب التقرير. كما أنه مدعوم بالإعلانات، ما يثير أسئلة سياسات مهمة.
أعلنت OpenEvidence عن جولة Series B بقيمة 210 ملايين دولار في 15 يوليو 2025. تلك الجولة قيّمت الشركة بـ 3.5 مليارات دولار وكانت بقيادة مشتركة من GV وKleiner Perkins، مع مشاركة Sequoia وCoatue وConviction وThrive. بعد ثلاثة أشهر، أفيد أن التقييم قفز إلى 6 مليارات دولار. هذا الارتفاع السريع يعكس شهية المستثمرين للذكاء الاصطناعي العمودي ذي الفائدة السريرية القابلة للقياس.
تُقدِّم OpenEvidence نفسها كطبقة بحث واستدلال عند نقطة الرعاية. يطرح الأطباء الإكلينيكيون أسئلة بلغة طبيعية ويتلقون إجابات مُستندة إلى مراجع. تلك الإجابات مُرتكزة على الأدبيات المُحكّمة، وليس على مصادر الويب العامة. وتشمل الصفقات الاستراتيجية للمحتوى، بحسب التقارير، NEJM Group وJAMA Network، ما يوسّع الوصول إلى ما هو أبعد من الملخصات ليشمل النص الكامل والوسائط المتعددة.
هذا التركيز يعالج نقطة ألم شائعة في الممارسة داخل المستشفى. البحث العام قد يكون بطيئاً ومُشوّشاً. يحتاج الأطباء الإكلينيكيون إلى إثبات المصدر، وحداثة المعلومات، وموانع الاستعمال في شاشة واحدة. أداة مُعدّة خصيصاً للاستدلال الطبي تعد بمسار أسرع نحو قرارات آمنة.
تؤكد الشركة ومستثمروها على نموذج مجاني للأطباء الإكلينيكيين في الولايات المتحدة مع التحقق. هذا النهج يسرّع الانتشار داخل المستشفيات واعتماد المقيمين. ذكرت مذكرة صحفية في يونيو استخداماً عبر أكثر من 10,000 مستشفى ومركز طبي. كما ذكرت اعتماداً من أكثر من ثلث الأطباء في الولايات المتحدة؛ هذه ادعاءات من الشركة.
الوصول المجاني يزيل الاحتكاك. التحقق يحمي من سوء الاستخدام ويمنح المنصة قاعدة مستخدمين محددة. الإعلانات تموّل الخدمة، رغم أن فرق المشتريات في الرعاية الصحية ستُدقّق في هذا الخيار. تختلف متطلبات الخصوصية والسياسة حسب البلد والنظام الصحي.
الذكاء الاصطناعي السريري كثيف الحسابات وغني بالمحتوى. رأس المال هنا يُرجّح أنه سيغذي عدة أولويات:
هذه الاستثمارات تُحوّل التطبيق إلى بنية تحتية. أدوات نقطة الرعاية يجب أن تكون سريعة وموثوقة ودقيقة. كما تحتاج إلى التكيّف مع الإرشادات المحلية والقوائم الدوائية (formularies). هناك تلتقي الطموحات العالمية بواقع الرعاية الصحية الوطنية.
المساعدات العامة متعددة الأغراض تواجه صعوبة مع معايير توريد المصادر الطبية. غالباً ما تفوت موانع الاستعمال أو تستشهد بمحتوى غير موثوق. خندق OpenEvidence التنافسي هو مزيج من توريد مغلق الحلقة للمصادر، والتحقق من هوية الأطباء الإكلينيكيين، ومنتج مُصمَّم للإجابة عن «ما الدليل؟» خلال ثوانٍ. إذا حافظ على إجابات عالية الدقة مع استشهادات واضحة، فقد يصبح لوحة وصل للأدلة السريرية.
السرعة مهمة، لكن السلامة أهم. الثقة تأتي من الاستشهادات الشفافة والتعامل الواضح مع عدم اليقين. يتيح المكدس العمودي التركيز على إثبات المصدر وعمق التخصص. وهذا ما يميّزه عن المساعدات العامة.
حتى نماذج اللغة الكبيرة العمودية (LLMs) يمكن أن تُهلوس. النشر الآمن يتطلب حواجز أمان، مثل تثبيت المصادر وتنبيهات التناقض. يبقى التحقق البشري ضمن الحلقة ضرورياً للقرارات عالية المخاطر.
ستفحص فرق المشتريات الامتثال لـ HIPAA وقابلية التدقيق. وستسأل أيضاً عن التحيّز عبر الفئات الديموغرافية والتخصصات. حصرية المحتوى تعزّز الجودة لكنها قد تزيد الاعتماد على المنصة والتكلفة. تحتاج المستشفيات إلى استراتيجيات خروج واتفاقيات مستوى خدمة (SLAs) واضحة.
يبني المغرب أساساً رقمياً عملياً لاعتماد الذكاء الاصطناعي. تُقود وكالة التنمية الرقمية (ADD) التحول عبر القطاعات. وتُنفّذ اللجنة الوطنية لحماية المعطيات الشخصية (CNDP) الخصوصية بموجب القانون 09-08. تُشكّل هذه الهيئات السياسات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في السياقات الصحية.
نما الطب عن بُعد عبر تحديثات تنظيمية وشراكات خاصة. ذلك يخلق مساراً لمساعدات الأدلة بجانب السرير. تستمر الاتصالية في التحسن، ومع ذلك قد تختلف الموثوقية بحسب المنطقة. يجب أن تعمل الأدوات المحمولة بسلاسة في سيناريوهات النطاق الترددي المنخفض.
تُعمّق الجامعات والحاضنات القدرات المحلية. تستثمر جامعة محمد السادس متعددة التقنيات (UM6P) في برامج البيانات والذكاء الاصطناعي. ويُساند نظام StartGate البيئي وUM6P Ventures البحث التطبيقي والشركات الناشئة.
تُطبّق عدة شركات ناشئة مغربية الذكاء الاصطناعي بالفعل في مجالات عالية الأثر:
تُظهر هذه الأمثلة ابتكاراً عملياً خاصاً بمجالات محددة. الحدّ التالي هو الذكاء الاصطناعي عند نقطة الرعاية. يمكن لمساعدات الأدلة أن تُكمّل الطب عن بُعد، والفرز الرقمي، وتدفقات العمل في المستشفيات.
تُساعد مساعدات الأدلة الأطباء الإكلينيكيين في الأسئلة التشخيصية. تُظهر أحدث التجارب، والإرشادات، وموانع الاستعمال. كما تُسهم في توحيد الإجابات المتعلقة بتداخلات الأدوية والجرعات.
المكاسب العملية تشمل وقتاً أسرع للحصول على الإجابة وتقليل عمليات البحث المُكرّرة. يكتسب الأطباء المقيمون ثقة عبر إرشادات مُستندة إلى مراجع. ويوفّر الأطباء الكِبار الوقت في مراجعات الأدبيات. ويستفيد المرضى من قرارات متسقة مبنية على الأدلة.
الممارسة السريرية في المغرب متعددة اللغات. يجب أن تدعم الأدوات العربية والفرنسية، ويفضل الأمازيغية في تواصل المرضى. ينبغي أن تكون الواجهات موجزة وتركّز أولاً على الاستشهادات. يجب أن تكون الشروحات قابلة للقراءة على شاشات الهواتف المحمولة.
المصادر المحلية مهمة. ينبغي دمج الإرشادات الوطنية والقوائم الدوائية. تضيف مراجع منظمة الصحة العالمية والمراجع الإقليمية اتساعاً. يمكن للجان المستشفيات تحديد قوائم المصادر المفضلة وإيقاع التحديث.
انتشار السجلات الصحية الإلكترونية غير متساوٍ عبر مستشفيات المغرب. تعتمد العديد من المنشآت على أنظمة معلومات المستشفيات المحلية. لا ينبغي لذكاء نقطة الرعاية أن يفترض تكاملاً موحّداً مع EHR. يجب أن يقدّم خيارات خفيفة مثل تطبيقات ويب آمنة أو تطبيقات محمولة.
حيثما وُجدت EHR، يمكن لتكاملات مبنية على HL7 FHIR تبسيط تدفقات العمل. تُقلّل أنماط الإطلاق SMART-on-FHIR من تبديل السياق. يساعد التخزين المؤقت دون اتصال في بيئات منخفضة الاتصال. الموثوقية تتفوّق على الميزات في الأجنحة المزدحمة.
النموذج المدعوم بالإعلانات يثير أسئلة في سياقات الرعاية الصحية. ستفحص فرق المشتريات تدفقات البيانات، والتتبع، والموافقة. الامتثال لـ CNDP إلزامي لمعالجة بيانات المرضى. ينبغي للمستشفيات طلب خرائط البيانات ومسارات التدقيق.
التحقق من الأطباء الإكلينيكيين يقلّل سوء الاستخدام. ومع ذلك، ينبغي تطبيق سياسات الوصول المبنية على الدور. يجب أن تُقلّل الأدوات تعرّض معلومات الصحة المحمية (PHI) في الاستفسارات. تساعد افتراضات إزالة الهوية على حماية الخصوصية بموجب القانون المغربي.
يمكن لمستشفيات المغرب إجراء تجارب أولية صغيرة ومحددة زمنياً. ركّز على الأقسام ذات الاحتياجات العالية للأدبيات، مثل الباطنة والطوارئ. حدد مقاييس نجاح واضحة وحوكمة منذ البداية.
الخطوات المقترحة:
ابدأ بشكل صغير، تعلّم بسرعة، وتوسّع مدفوعاً بالبيانات. شارك النتائج عبر شبكات المستشفيات. ابنِ داعمين من الأطباء الإكلينيكيين مبكراً.
يمكن للشركات الناشئة المحلية بناء قيمة فوق مساعدات الأدلة. ركّز على التوطين، وعمق التخصص، وتكامل بمستوى المستشفى. ضع في الاعتبار تصميمات تبدأ دون اتصال وواجهة استخدام محمولة قوية.
تشمل الفرص:
يمكن أن تُثبت الشراكات مع المستشفيات الجامعية النتائج. تبني الدراسات الشفافة الثقة وتسرّع الاعتماد. ينبغي للنماذج التجارية احترام الميزانيات العامة وقواعد المشتريات.
قفزة من 3.5 مليارات دولار إلى تقييم مُشاع قدره 6 مليارات دولار في ربع واحد تُرسل إشارة واضحة. يرى المستثمرون مساعدات الأدلة عند نقطة الرعاية كبنية تحتية مستدامة. ليست ميزة، بل منصة.
بالنسبة للمغرب، فإن الإنجاز يتعلق أقل بجمع التمويل وأكثر بالنتائج. ينبغي أن تربط المستشفيات الاعتماد بتحسينات قابلة للقياس. جودة القرار، ووقت الحصول على الإجابة، وسلامة المرضى هي نجوم الشمال.
راقب تغطية محتوى أعمق وتوسّع التخصصات. ابحث عن موثوقية المحمول في سياقات منخفضة الاتصال. انظر ما إذا كانت تكاملات EHR ستتجاوز العروض التجريبية إلى الاستخدام اليومي.
في المغرب، راقب إرشادات السياسات من ADD وCNDP بشأن الذكاء الاصطناعي في تدفقات العمل السريرية. توقّع المزيد من التجارب الأولية في المستشفيات التعليمية والشبكات الخاصة. سيُفضّل الطلب الأدوات ذات الاستشهادات الواضحة وضوابط المخاطر الشفافة.
يؤكد التمويل الجديد لـ OpenEvidence الزخم في الذكاء الاصطناعي السريري. الوعد هو إجابات سريعة مُستندة إلى مراجع لقرارات بجانب السرير. المخاطر هي السلامة والخصوصية والاعتماد.
يمتلك المغرب المؤسسات والمواهب للاعتماد بحكمة. ابدأ بتجارب أولية صغيرة وقياس صارم. ابنِ عمقاً في المحتوى المحلي ودعماً متعدد اللغات.
الإنجاز التالي ليس جولة تمويل أخرى. بل تحسينات موثّقة في القرارات وسلامة المرضى. هكذا يكتسب ذكاء نقطة الرعاية مكانته في الرعاية الصحية المغربية.
سواء كنت تبحث عن تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي، أو تحتاج استشارة، أو تريد استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل عملك، أنا هنا للمساعدة.
لنناقش مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك ونستكشف الإمكانيات معاً.